Job Summary
Serve as a senior engineer in execution systems designing and optimizing AVEVA PI Historian based data solutions that support manufacturing and supply chain operations in a hybrid work model. Collaborate with cross functional teams to deliver reliable real time data enhance operational visibility and drive continuous improvement for global enterprise environments.
Responsibilities
- Develop and maintain the manufacturing data infrastructure including data acquisition and storage
- Design and implement data acquisition strategies to capture real time manufacturing data from various sources including process equipment instruments IOT and control systems such as MES BMS DCS OEM
- Develop and maintain data models templates and calculations within the AVEVA PI system to support manufacturing analytics and reporting
- Collaborate with cross functional teams to define data requirements and implement solutions to address business needs
- Ensure data integrity and consistency by implementing data quality control measures and monitoring data validation processes
- Collaborate within Automation Infra team to manage system upgrades patches and performance optimizations for the AVEVA PI system
- Provide technical support and training to end users on data acquisition tools AVEVA PI system functionalities and data visualization tools
- Stay up to date with industry trends emerging technologies and regulatory requirements related to data engineering and manufacturing systems
Contribute to continuous improvement initiatives identifying opportunities to enhance data management processes system performance and user experience
Essential Skills
- Extensive experience working with the AVEVA PI system ideally within the pharmaceutical industry
- Understanding of pharmaceutical manufacturing processes including batch processing equipment automation and data acquisition systems
- Proficiency in data engineering concepts data integration and data management best practices
- Ability to multitask manage multiple projects and prioritize tasks in a busy environment
Nice to Have Skills
- Previous experience with data visualization and reporting tools such as Tableau Power BI
- Experience with programming languages such as Python and SQL and scripting is advantageous
- Knowledge of regulatory requirements such as FDA and GMP related to data integrity and computerized systems validation
Previous experience with data Ops tools such as Ignition Highbyte
Qualifications
- Bachelor degree in engineering computer science or a related field
- Formal training on PI system nice to have
Über Cognizant
Cognizant (NASDAQ: CTSH) i ist ein Technologiedienstleister und Entwickler von KI-Lösungen. Wir schlagen die Brücke zwischen KI-Investitionen und echtem unternehmerischem Mehrwert, indem wir ganzheitliche Full-Stack-KI-Lösungen für unsere Kunden entwickeln. Mit unserer fundierten Branchen-, Prozess- und Engineering-Expertise integrieren wir die spezifischen Anforderungen von Unternehmen passgenau in Technologiesysteme. So entfalten wir das menschliche Potenzial, erzielen greifbare Ergebnisse und sichern globalen Unternehmen in einer sich rasant wandelnden Welt den entscheidenden Vorsprung. Erfahren Sie mehr unter cognizant.ai oder @cognizant.
Zusätzliche Informationen zur Beschäftigung
Die Vergütungsinformationen sind zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Stellenausschreibung korrekt. Cognizant behält sich das Recht vor, diese Informationen jederzeit unter Beachtung der geltenden gesetzlichen Bestimmungen zu ändern.
Bewerberinnen und Bewerber können verpflichtet sein, an Vorstellungsgesprächen persönlich oder per Videokonferenz teilzunehmen. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, bei jedem Gespräch einen gültigen staatlichen Lichtbildausweis vorzulegen.
Cognizant ist ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit. Ihre Bewerbung und Kandidatur werden nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht, Religion, Glaubensbekenntnis, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, genetischen Informationen, Schwangerschaft, Veteranenstatus oder sonstiger durch bundes‑, landes‑ oder kommunalrechtliche Vorschriften geschützter Merkmale berücksichtigt oder abgelehnt.
